人工智慧是大家普遍討論度極高的話題，而目前在計算機領域中，也廣泛得到發揮，並在機器人、經濟政治決策、控制系統中實際發揮應用。
這也使得人工智慧晶片市場預測，快速成長。根據產業科技資訊室報導，人工智慧（AI）晶片市場到2022年將達到160.6億美元，從 2016 年到 2022 年年均復合增長率為 62.9%。此調查使用的基準年度為 2015 年預測期為 2016 年至 2022 年。人工智慧是用於開發類似於人類智能的產品的最先進技術的整合。
會有這樣的市場變化，是因為全球數據資料越來越多，數據運算將仰賴 CPU 的運算性能，也就因此造就了全球 AI 晶片大戰。
NVIDIA 輝達：GPU 龍頭，AI晶片大王
談到 AI 運算晶片，當然不免俗地談到 NVIDIA 。NVIDIA 創立於 1993 年，是一家無晶圓（Fabless）美國 IC 半導體公司，也是全球 GPU 領導廠商。它的 GPU 是圖像處理的行業龍頭，而且 GPU 芯片的同步運算非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡。
實際上，NVIDIA 在浮點運算、並行計算等部分計算方面尤其突出，GPU 可以提供數十倍乃至於上百倍於CPU 的性能。而且到目前國際 GPU 市場已經被 NVIDIA 和 AMD 兩大公司瓜分，更誇張的是，2015年第二季度 NVIDIA的市場份額已經高達82%。而輝達設計了的片 Tegra（4 核CPU+256 核GPU），目前正是 Google 無人駕駛汽車採用的晶片。
2016 年時，NVIDIA 的股價更是上漲了228%。500億美元的讓輝達幾乎可以說是業界擁有最高收益的公司。
Intel：吃下Nervana AI 晶片技術、FPGA
Intel 在 2016年11月時花了4億買下 AI 新創業者 Nervana ，Nervana一直在研究要如何將深度學習算法嵌入到芯片當中，而不是簡單的打造能夠在大量圖形處理器上運行的軟體。Intel 一直都說，Nervana 技術可以讓深度學習系統運行速度提升100 倍，計劃 2017 年銷售集成 Nervana 技術的芯片。而前幾天微軟和 intel 共同推出了企業級區塊鏈服務 ，目前已經採用的有以太幣和 JP Morgan，備受看好！而這次 Intel 又和微軟合作推出的 Brainwave，性能與發展潛力都讓人驚艷，終於實現雲端結合去運行 AI達到即時提供運算結果的成效 。
IBM：類人腦芯片TrueNorth & 量子計算機
IBM 從 2008 年開始研究能模擬人類大腦的芯片項目，然後在 2014 年推出第一個TrueNorth 晶片。而終於在今年 3 月份內推出全球第一個商業通用「量子」計算服務 IBM Q，為 50 量子bit 的計算機，比之前推出的5 量子位計算機大 10 倍。此外，IBM在今年八月份，宣布其已經發展出能夠讓深度學習處理速度更快的人工智慧。新技術會將使用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體（Distributed Deep Learning；DDL）縮短深度計算時間，提高效率。
Google：定制化 TPU 晶片+量子計算機
根據科技產業資訊室報導，Google 在2017年5月的 I/O 大會推出AI晶片「TPU」（Tensor Processing Unit）是客製化的 ASIC（特殊應用邏輯IC），專為機器學習設計，用於改善搜尋結果的相關性，提高 Google 街景服務地圖和導航功能的正確度。也就是說，TPU 專為特定用途設計的特殊規格邏輯 IC，只執行單一工作，所以速度更快，但缺點是成本較高。
微軟：重點研發 FPGA AI晶片，推出基於FPGA 的視覺晶片
目前FPGA 已經被應用在中國Bing搜尋上，原理是幾如神經網絡的搜尋算法，相較於傳統晶片，它將執行速度大幅提升，只需要24ms就可以完成搜尋。此外，FPGA 也支持 Microsoft Azure 商務雲端服務。
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參考資料：科技產業資訊室、Wiki、TO、電子工程網（本文供合作夥伴轉載。）
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